一种融合各类最小主成分子空间的特征变换方法
Feature transformation method fusing minimum principal component subspaces of each class
1. 郑州大学 电气工程学院, 郑州 450001
2. 河南省脑科学与脑机接口技术重点实验室, 郑州 450001
摘要
针对主成分分析算法没有很好地利用数据的类别信息,且最大主成分方向容易导致各类数据重叠的问题,提出一种融合各类最小主成分子空间的特征变换方法。首先将各类数据分别进行主成分分析,由各类最小主成分方向张成各类投影子空间;然后将原始数据在各类子空间投影后的最小主成分子空间进行融合,构成新的特征空间;最后使用KEEL公共数据集对该方法进行测试。结果表明,与其他特征变换方法相比,该方法能够构造出更加利于分类的特征空间,有助于提升分类器的分类精度。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(U1304602)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2020.08.0219
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2021年第38卷 第7期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 2081-2084,2090
文章编号: 1001-3695(2021)07-030-2081-04
发布历史
[2021-07-05] 印刷出版
引用本文
杨中良, 李蒙蒙, 徐若灏, 等. 一种融合各类最小主成分子空间的特征变换方法 [J]. 计算机应用研究, 2021, 38 (7): 2081-2084,2090. (Yang Zhongliang, Li Mengmeng, Xu Ruohao, et al. Feature transformation method fusing minimum principal component subspaces of each class [J]. Application Research of Computers, 2021, 38 (7): 2081-2084,2090. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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